Das US-Justizministerium teilt einem Gericht mit, dass die Schulung von KI für urheberrechtlich geschützte Bücher eine faire Verwendung sei
Im konsolidierten Fall der New York Times gegen OpenAI und Microsoft stellte sich das DOJ auf die Seite der KI-Unternehmen und widersprach direkt dem Bericht des US Copyright Office, dessen Autor letztes Jahr entlassen wurde.
Das US-Justizministerium reichte letzte Woche im konsolidierten Urheberrechtsverfahren der New York Times und anderer Rechteinhaber gegen OpenAI und Microsoft einen Schriftsatz ein, der sich auf die Seite der KI-Unternehmen stellte. Das Training eines großen Sprachmodells für urheberrechtlich geschützten Text sei faire Verwendung, argumentiert die Abteilung.
Fair Use ist die US-amerikanische Rechtslehre, die es Ihnen erlaubt, urheberrechtlich geschütztes Material unter bestimmten Umständen ohne Genehmigung zu verwenden, beispielsweise beim Zitieren eines Buches in einer Rezension. Ob es darum geht, Millionen von Artikeln aufzusaugen, um ein Modell zu trainieren, ist die Frage, mit der sich die Gerichte beschäftigen, seit die Times Ende 2023 klagte und Schadensersatz in Milliardenhöhe und die Zerstörung von Modellen forderte, die auf ihre Arbeit trainiert wurden.
Das Argument des DOJ dreht sich um eine Grenze zwischen Training und Output. Während des Trainings werden ganze Werke kopiert, aber diese Kopien werden nie veröffentlicht, und was das Modell danach produziert, weist „oft, wenn nicht immer“ wesentliche Ähnlichkeit mit den Originalen auf. Beides als eine Handlung zu behandeln, sei laut Ministerium rechtlich falsch. Seine Analogie ist Joan Didion, die als Teenager Hemingways Geschichten abtippte, um herauszufinden, wie seine Sätze funktionierten. Nach der Logik der Kläger, so das DOJ, hätte Didion jedes Mal, wenn sie später veröffentlichte, jemandem Geld geschuldet.
Was steckt dahinter
Die Einreichung ist vor allem deshalb bemerkenswert, weil sie widerspricht. Im Jahr 2025 veröffentlichte das US Copyright Office einen Bericht, in dem es zu dem Schluss kam, dass eine pauschale faire Nutzung kein KI-Training in großem Maßstab abdeckt, und argumentierte, dass Modelle mit perfekten Kopien arbeiten und konkurrierende Inhalte viel schneller generieren als jeder Mensch. Das DOJ sagt nun, dass der Bericht keine verbindliche rechtliche Autorität habe und die Rechtsprechung falsch interpretiert. Register of Copyrights Shira Perlmutter wurde kurz nach der Veröffentlichung des Berichts entlassen und stellt derzeit Einspruch gegen ihre Entlassung ein, eine Tatsache, die das DOJ in einer Fußnote vermerkt.
Der Skaleneinwand ist nicht verschwunden. Eine Person, die ein Buch kopiert, um daraus zu lernen, ist nicht dasselbe wie ein Unternehmen, das diesen Inhalt in ein Massenmarktprodukt umwandelt, das mit der Quelle konkurriert. Gerichte anderswo sind zu einem anderen Ergebnis gekommen: Ein deutsches Gericht entschied gegen Suno in Bezug auf Trainingsdaten und lehnte die Fair-Use-Einrede rundheraus ab. Bei dem Schriftsatz der Abteilung handelt es sich um eine Stellungnahme, nicht um eine Entscheidung, und es steht dem Richter frei, ihn zu ignorieren.
Was das für Sie bedeutet: Wenn Sie Ihren Lebensunterhalt mit dem Schreiben, Zeichnen, Programmieren oder Musizieren verdienen, ist dies der Streit darüber, ob Ihre veröffentlichte Arbeit zum Trainieren der Systeme verwendet werden kann, mit denen Sie konkurrieren, und die US-Regierung hat gerade einem Gericht mitgeteilt, dass dies möglich ist. Wenn Sie nur KI-Tools verwenden, können Sie nicht mit sofortigen Änderungen rechnen. Aber wie dieser Fall ausgeht, wird beeinflussen, woraus die Modelle lernen dürfen und was sie daher tun können. Wenn Sie sich in Europa befinden, beachten Sie, dass die EU-Vorschriften und die deutschen Entscheidungen in die andere Richtung weisen, sodass die Antwort möglicherweise davon abhängt, wo Sie sich befinden.
Quellen
Mistral sammelt 3 Milliarden Euro ein, die größte Finanzierungsrunde, die ein europäisches Technologieunternehmen jemals abgeschlossen hat
Samsung Electronics führte eine Serie D an, die das französische Labor mit mehr als 21 Milliarden Euro bewertete. Bei den Investoren ging es nicht um einen besseren Chatbot, sondern um Kontrolle: offene Gewichte, eigene Infrastruktur und kein Vendor Lock-in.
